Своя виртуальная машина на C за 200 строк — 20 апреля 2026 г. в 09:27:43.242
Своя виртуальная машина на C за 200 строк Каждый раз, когда мы запускаем inference LLM, мы на самом деле гоняем программу в виртуальной машине. PyTorch крутит граф вычислений, llama.cpp интерпретирует GGUF, vLLM гоняет свой движок поверх CUDA. Мы живём в мире абстракций настолько глубоких, что уже забыли, как это всё работает на уровне байтов. Ребята, рекомендую статью от Scarlett. Она показывает, как написать полноценную виртуальную машину на чистом C меньше чем за 200 строк. Без фреймворков, без зависимостей, без магии. Только память, регистры и опкоды. И это самая освежающая вещь, которую я читал на этой неделе. Почему AI-специалисту стоит уделить этому вечер. Мы постоянно работаем с абстракциями поверх абстракций. Python вызывает CUDA-ядра, которые транслируются в PTX, который превращается в SASS, который исполняется на SM. Когда что-то падает с out of memory или внезапно становится в десять раз медленнее, мы открываем Nsight и видим непонятные буквы. Понимание того, как вообще работает машина, отдельная суперсила, которая окупается на каждом продакшен-инциденте. Если кратко, что там внутри. Автор строит VM по образу LC-3, это учебная архитектура фон-Неймана. 65 536 ячеек памяти по 16 бит, 10 регистров, включая программный счётчик и регистр условных флагов. Вся инструкция это 16 бит, где первые 4 бита опкод, остальные параметры. Поддерживается 14 команд: арифметика, загрузка и сохранение памяти, переходы, вызовы подпрограмм и trap для ввода-вывода. Самое интересное это цикл fetch decode execute. Три строки кода. Читаем инструкцию по адресу из RPC, увеличиваем RPC, вызываем обработчик по индексу опкода из таблицы указателей на функции. Всё. Вот так работает любой процессор в мире, только сложнее и с миллиардами транзисторов. Когда вы понимаете это на уровне C, архитектурные особенности Transformer runtime перестают казаться чёрной магией. Ещё из приятного. Есть подробный разбор битовых полей инструкций, объяснение sign extension, работа с условными флагами N, Z, P и аккуратная реализация trap-таблицы через массив указателей на функции вместо гигантского switch. Этот приём напрямую переиспользуется, когда вы пишете свой интерпретатор графа или custom kernel dispatcher. Что из этого вытаскивает AI-инженер. Во-первых, интуицию по поводу того, как устроен любой runtime, от TensorRT до ONNX. Во-вторых, понимание, почему arena-аллокаторы и заранее выделенная память бьют malloc в цикле. В-третьих, это лучший антидот от выученной беспомощности на фоне LLM-ассистентов. Пока Cursor пишет вам код на TypeScript, вы садитесь и руками собираете VM на C, которая исполняет машинный код. Мозг перезагружается, руки помнят, что такое настоящая инженерия. Совет. Не просто читайте. Откройте файл, начните с main memory и регистров, добавляйте по одной инструкции. Сверяйтесь с постом, когда застряли. К концу вечера у вас будет рабочая VM, в которую можно загрузить свой собственный hex-файл и выполнить сложение двух чисел с клавиатуры. Это тот самый момент, ради которого мы когда-то пошли в инженерию. Источник и полный разбор: https://x.com/Zyara_1ot/status/2045916052559900725